ソフトウェアはセラピストの共感レベルを検出できます

共感は、セラピストに求める最も重要な資質の1つです。しかし、セラピストがこの特性を持っているかどうかをどのようにして知ることができますか？南カリフォルニア大学（USC）、ワシントン大学、ユタ大学の研究者によって開発されたテクノロジーがそれを物語っています。

自動音声認識、自然言語処理、機械学習の新開発を利用して、研究者は1,000以上のセラピスト患者セッションを分析することにより、「高共感」または「低共感」音声を検出するソフトウェアを開発しました。

これは、治療セッションを記録し、単一の特性に基づいて治療セッションの品質を自動的に決定する最初の既知の研究です。調査結果はの12月号に掲載されています PLoS ONE.

現在、治療セッションの質を評価する方法はほとんどありません。事実、研究者達によれば、治療法の評価方法は70年間変わっていません。サードパーティの人間の評価者を必要とする方法は時間がかかり、各セッションのプライバシーに影響します。

代わりに、SIRIのような自然言語処理アプリが適切なフレーズと音声品質を聞いていると想像してください。研究者たちは、セラピスト向けのトレーニングセッションのデータを使用して、特に依存症やアルコール依存症に対処している個人との治療的相互作用に注目して、共感を認識するアルゴリズムを教えました。

自動音声認識と機械学習ベースのモデルを使用して、アルゴリズムは自動的に特定のフレーズを特定し、セラピストが高い共感を示したか低い共感を示したかを示します。

「それは聞こえる」、「あなたは思う」、「私が聞いていること」などのキーフレーズは高い共感を示し、「次の質問」、「する必要がある」、「過去の間に」などのフレーズは」は、計算モデルによって共感が低いと認識されました。

USCの研究チームの信号分析および解釈研究所は、より高度なモデルを開発し続けています。辞書、声のトーン、自分のスピーチの音楽性（韻律）、および会話中の1人のスピーカーのリズムが他のスピーカーにどのようにエコーされるか（たとえば、人が速く話し、リスナーの口頭の反応が鏡に映るとき）をアルゴリズムに分析する能力を与える速いスピーチのリズム）。

近い将来、研究者はこのツールを使用して新しいセラピストを訓練することを望んでいます。

「心理療法の質を評価できることは、患者が質の高い治療を受けられるようにするために重要です」と、ワシントン大学の精神医学教授であるデービッド・アトキンス博士は述べた。

長期的には、研究者はリアルタイムのフィードバックを提供するか、その場で治療セッションを評価できるソフトウェアを開発することを望んでいます。さらに、研究者は、音響チャネルやセラピストまたは患者が話す頻度など、追加の要素を共感評価アルゴリズムに組み込みたいと考えています。

「私たちのエンジニアと心理学者のチームが開発している種類のテクノロジーは、プロバイダーが行っていることに関するフィードバックを即座に得るのに役立つ1つの方法を提供し、最終的にメンタルヘルスケアの有効性を改善するかもしれません」とZac Imel博士は述べました。ユタ大学教育心理学教授および同論文の著者。

出典：南カリフォルニア大学